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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种城市街道机动车碳排放预测和可视化方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116663724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310613105.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种城市街道机动车碳排放预测和可视化方法及装置是由陈泽强;邹童旭;张岩;陈能成设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市街道机动车碳排放预测和可视化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种城市街道机动车碳排放预测和可视化方法，包括使用CNN语义分割模型对城市街景图像进行特征提取，并编码为特征向量；将城市路网结构转化为图结构；构建图神经网络模型，将城市街道机动车GPS轨迹数据和街景图像特征向量匹配到图结构中，作为图神经网络的输入、匹配好的图结构作为图神经网络的图结构、计算得到的碳排放真值作为图神经网络训练用的标签数据；并对所述图神经网络模型进行评估和模型参数优化。构建城市街道机动车碳排放预测和可视化方平台，返回模型输出结果。本发明的技术方案为城市街道路段尺度的碳排放预测提供可靠的方法，实现精细化的路段碳排放预测。

本发明授权一种城市街道机动车碳排放预测和可视化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种城市街道机动车碳排放预测和可视化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据城市街道机动车GPS轨迹数据计算城市街道机动车碳排放真值，并获取城市街道图像、城市路网结构，并对碳排放真值、城市街道图像、城市路网结构进行预处理； S2、将预处理后的城市路网结构转化为图结构，城市街道为图结构的节点； S3、通过CNN语义分割模型对预处理后的城市街道图像进行特征提取，作为图结构的节点特征，并将提取的节点特征编码为节点特征向量； S4、构建图神经网络模型，将街道机动车GPS轨迹数据和街景图像特征向量匹配到图结构中，将匹配到图结构中的街道机动车GPS轨迹数据和街景图像特征向量作为图神经网络的输入、匹配好的图结构作为图神经网络的图结构、S1中计算得到的碳排放真值作为图神经网络训练用的标签数据；将所述模型的输出值和所述标签数据的误差进行反馈，不断优化模型，并对所述图神经网络模型进行评估； S5、建立所述图神经网络模型封装、调用服务和界面显示的网络服务，构建城市街道机动车碳排放预测和可视化方平台，通过输入城市街道机动车GPS轨迹数据、城市街景图像、城市路网结构，显示输出结果； 步骤S4中，图神经网络模型采用SAGE模型，所述模型采用ReLu激活函数，损失函数为交叉熵函数，优化器为Adam优化估计，设计两层SAGE网络，LSTM作为SAGE的聚合函数，设置要聚合的邻居节点的阶数为n，将每个节点的n阶邻居节点的信息聚合起来，捕捉节点间的相互联系关系。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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